人工智能（AI）已经成为我们数字生活的一部分；我们的社交媒体账户、我们的消息服务，现在还有我们的搜索引擎。但电脑已经创作音乐几十年了。计算机辅助作曲自20世纪70年代以来一直存在，由电子音乐领域的早期领导者之一Pierre Boulez等有影响力的音乐家带头。在互联网的早期，帮助定义Talking Heads、David Bowie和U2音乐的Brian Eno分享了他用来制作环境音乐的作曲算法。
Eno主要使用算法创作了他的专辑《Music For Airports》。《From Darkness，Light》是一张由AI创作的专辑，于2009年发行。该项目是加州大学圣克鲁斯分校人工智能先驱名誉教授David Cope的创意。用于创作专辑的软件根据巴赫、贝多芬和马勒等古典音乐大师的作品数据制作了音乐作品。但在2022年11月，Chat GPT的引入改变了一切。
突然之间，用人工智能生成音乐变得更加普及。这给人类作曲家带来了许多挑战，威胁着生计和音乐产业来之不易的多样性改善。创新如何成为威胁
如今，很难区分人类创作的音乐和人工智能生成的音乐。这部分是因为用于训练人工智能的数据最终来自真正的作曲家。当Cope在20世纪80年代使用计算机生成新音乐时，他只能从有限的音乐数据中提取，主要是他自己的音乐和已经去世几十年的作曲家的音乐。
当Cope的计算机实验将可预测性和唯一性结合起来时，成功就来了，这两个关键组成部分帮助我们的大脑处理音乐信息。但是，Cope的早期实验和今天的生成式人工智能模型之间存在一些关键差异。悉尼大学作曲高级讲师Ivan Zavada说：“当时，你是在与一台机器谈判，而不是与一个全世界知情的信息系统谈判。”。这与支持当今人工智能的大型语言模型相去甚远。
例如，谷歌的MusicLM项目接受了28万小时的音乐训练，因此它可以从文本提示中生成音频结果。MusicLM允许用户“创作”不同风格的音乐，承诺迷人的旋律，甚至完整的作品。但巨大的潜力也伴随着巨大的风险。Caitlin Yeo已经为银幕创作音乐20多年了。她担心音乐生成人工智能的易用性和复杂性有可能取代人类作曲家的工作。
为什么生成式人工智能让一些作曲家感到担忧
屏幕行业只是目前正在努力应对生成人工智能存在的行业之一。作曲家、演员和配音艺术家正面临职业保障的丧失。扎瓦达博士说：“我们现在可以很容易地用人工智能生成（短场景），并用它来代替作曲家。”。这对作曲家来说是一颗难以下咽的苦果。人工智能的大部分训练数据都来自他们的音乐，现在它正在威胁他们的生计。但杨表示，损失要严重得多。
杨的电影配乐《新金山》讲述了巴拉瑞特淘金热期间中国和欧洲社区之间的种族紧张关系，通过使用西方工具从中国视角讲述场景，颠覆了观众的期望，反之亦然。这是一个来自亚洲背景的杨有个人见解的故事。“（但是）人工智能没有能力区分讽刺和事实，”她说，并补充说，如果没有监督，人工智能有可能制造“文化汤”，甚至完全歪曲文化信息。生成性人工智能也在影响年轻作曲家的培训机会，可能导致整个屏幕行业的基本技能丧失。
杨举的一个例子是发现，这是一个整个创意团队将视觉和音乐元素相匹配的过程。传统上，这是年轻作曲家向更有经验的导师学习以及与该行业其他人会面的机会。Zavada博士表示，正在努力制定伦理原则来指导生成式人工智能的发展，即：“人类创造的作品必须得到尊重和保护。”“这是我们今天需要为之奋斗的主要目标。”与此同时，Yeo正在尽其所能确保她的音乐不会在未经她同意的情况下被用于训练人工智能模型。她说：
“（艺术家）需要确保他们的合同协议并不意味着拥有音乐的人有能力重新使用音乐来训练人工智能制作全新的乐谱。”。Zavada博士表示，与人工智能进行道德创作远非板上钉钉，这是我们所有人都能提供帮助的地方。扎瓦达博士说：“导演、制片人和艺术界有责任确保人工智能的使用具有透明度。”。
决定AI在音乐世界未来的位置
像杨这样的作曲家提出的问题非常真实，但与大多数新技术一样，生成式人工智能也有带来巨大利益的真正潜力。对于新南威尔士大学的研究生Ryan Nicholas来说，生成性人工智能可能有潜力被用作音乐治疗的一部分。Nicholas目前正在研究如何利用构图来支持神经分化患者的健康。但首先，合成过程需要变得更加容易，尼古拉斯说：“技术已经朝着这个目标取得了快速进步。”。
尽管他们是自己思维的专家，但许多神经分化的人在试图表达自己时可能会遇到障碍。尼古拉斯说：“人工智能（可以用来）探索某些想法，特别是当你自己可能无法实现它们的时候。”。但是，使用人工智能来支持某人的幸福之旅和将其用于商业目的是有区别的。Nicholas说，作为一种支持工具，生成式人工智能的使用不应该受到限制。
然而，他认为，当像屏幕行业这样的行业试图从生成性人工智能中赚钱时，以牺牲音乐训练人工智能模型的艺术家为代价，那么它应该受到规章制度的约束。这也是扎瓦达博士的许多学生也在进行的辩论。澳大利亚单位正在提议在高风险环境中为人工智能设置强制性护栏，以及安全和负责任地使用人工智能的方法。不管争论如何，Zavada博士认为，我们值得花时间了解生成性人工智能的潜力和风险。
从本质上讲，生成性人工智能只是一种工具，就像计算器曾经让工程师和科学家的生活变得更容易一样。由音乐界来决定AI在我们未来的地位。Zavada博士和Nicholas都表示，生成式人工智能有可能帮助作曲家的创造力，但不会取代他们在这一过程中的作用。尼古拉斯说：“人工智能做了以前做过的事情，[和]组合人工智能总是落后于球。”。扎瓦达博士说：“（而且）来自内心的音乐总会有市场。”。
“观众普遍尊重我们艺术家的个人声音。”在乐观情绪中，杨确实有一点谨慎：“我不想看到所有这些艰苦的工作都消失了，或者静静地死去，或者被放在一边让生成性人工智能占据空间。”订阅ABC经典通讯